公开(公告)号：CN108228819A

公开(公告)日：2018-06-29

申请号：CN201711487838.8

申请日：2017-12-29

Applicant: 武汉长江仪器自动化研究所有限公司

Inventor： 饶小康 ,  贾宝良 ,  张金燿 ,  罗熠 ,  张慧 ,  郭亮 ,  贺毅 ,  张兴 ,  张念 ,  詹程远 ,  余祎 ,  熊俊 ,  梁垒

IPC: G06F17/30 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06F17/30303 ,  G06F17/30194 ,  G06F17/30315 ,  G06F17/30536 ,  G06K9/6276

Abstract: 本发明提供了一种基于大数据平台的大坝变形预测方法，包括以下步骤：针对大坝变形监测的离线历史数据和实时在线数据，采用Flume‑Kafka‑Storm分布式数据采集处理机制对数据进行采集和汇总；将数据源中的数据抽取到临时中间层，对数据进行清洗和转换，然后将清洗和转换后的数据加载至HDFS分布式文件系统；根据具体大坝变形预测需求，从影响大坝变形的特征集合中选取一组最有效的特征子集；基于大数据人工智能算法建立MapReduce或者Spark大数据并行计算框架之上的KNN并行化算法预测模型并对大坝变形进行预测。本发明建立基于大数据人工智能算法的大坝变形预测模型，实现大数据平台下一种新的大坝变形预测方法，提高大坝变形预测效率和精度。